A!ha!

  파이썬을 처음 배울 때는 변수와 함수만으로 프로그램을 구성하지만, 실무나 프로젝트 규모가 커질수록 코드 관리가 점점 어려워진다. 이때 필요한 개념이 바로 객체지향 프로그래밍이다. 객체지향 프로그래밍(OOP, Object Oriented Programming)은 프로그램을 단순한 명령어의 나열이 아닌 ‘객체’ 중심으로 바라보는 사고방식이다. 객체란 데이터와 기능을 하나로 묶은 단위이며, 현실 세계의 사물이나 개념을 코드로 표현한 것이다. 객체지향의 핵심은 크게 세 가지로 정리된다. 첫째, 캡슐화. 관련된 데이터와 기능을 하나의 객체로 묶어 외부 접근을 제한하는 개념이다. 둘째, 상속. 기존 코드를 재사용하면서 새로운 기능을 확장할 수 있도록 하는 기능이다. 셋째, 다형성. 같은 이름의 메서드가 객체에 따라 다른 동작을 하는 성질을 말한다. 이 세 가지 개념을 이해하면 코드를 효율적이고 유지보수하기 쉬운 구조로 만들 수 있다. 클래스와 객체의 기본 개념 클래스(Class)는 설계도이고, 객체(Object)는 그 설계도로부터 만들어진 실제 제품이라고 할 수 있다. 예를 들어 자동차 설계도가 클래스라면, 실제 우리가 타는 자동차는 객체다. 아래는 간단한 예시이다. Car라는 클래스를 만들고, 브랜드와 색상을 초기화한다. 그런 다음 drive 메서드를 통해 자동차가 출발하는 동작을 표현한다. 예시 코드 설명 class Car: 클래스를 선언한다. def init(self, brand, color): 생성자 함수로 브랜드와 색상을 초기화한다. def drive(self): 자동차가 출발했다는 문장을 출력한다. my_car = Car(“Hyundai”, “black”) 으로 객체를 생성한다. my_car.drive() 를 호출하면 “black색 Hyundai 자동차가 출발합니다!” 라는 문장이 출력된다. 이처럼 클래스는 관련된 데이터와 행동을 하나로 묶어 표현한다. 캡슐화(Encapsulation) ...

  빵집 줄서기와 시간 복잡도의 관계 알고리즘을 공부하다 보면 반드시 등장하는 개념이 있습니다. 바로 시간 복잡도(Time Complexity)입니다. 많은 초보자들이 이 용어를 듣고 어려워하지만, 사실 시간 복잡도는 우리 일상 속에서도 자연스럽게 경험할 수 있는 개념입니다. 가장 쉬운 예시가 바로 빵집 줄서기입니다. 빵집 앞에 사람들이 길게 줄을 서 있을 때, 빵을 사는 데 걸리는 시간을 계산하는 원리를 이해하면 시간 복잡도가 왜 중요한지 바로 감이 잡힙니다. 1. 시간 복잡도란 무엇인가 시간 복잡도는 간단히 말해 프로그램이 데이터를 처리하는 데 걸리는 시간의 변화량을 나타내는 개념입니다. 즉, 데이터가 많아질수록 프로그램이 얼마나 느려지는지를 예측하는 기준이라고 볼 수 있습니다. 예를 들어 10개의 데이터를 처리하는 프로그램이 있다면, 그걸 100개, 1000개로 늘렸을 때 실행 시간이 얼마나 늘어나는지를 계산하는 것이 시간 복잡도의 핵심입니다. 시간 복잡도는 보통 O(빅오) 표기법으로 표현합니다. 예를 들어 O(1), O(n), O(n²), O(log n) 같은 형태가 대표적입니다. 이 표기는 “데이터 개수 n이 커질수록 실행 시간이 어떤 비율로 증가하는가”를 수학적으로 나타낸 것입니다. 2. 빵집 줄서기와 시간 복잡도의 공통점 빵집에 손님이 한 명만 있을 때는 금방 계산이 끝납니다. 하지만 줄이 길어질수록 기다리는 시간은 점점 늘어나죠. 이 현상이 바로 시간 복잡도와 같습니다. 예를 들어 빵을 고르고 계산하는 데 각각 1분이 걸린다고 해봅시다. 손님이 한 명이면 2분이면 끝나지만, 손님이 10명이면 20분, 100명이면 200분이 걸립니다. 이런 관계는 O(n) 형태의 시간 복잡도라고 할 수 있습니다. 즉, 손님의 수가 n배로 늘어나면, 걸리는 시간도 n배로 증가합니다. 3. 효율이 떨어지는 줄서기 – O(n²) 구조 만약 빵집 직원이 손님을 효율적으로 처리...